二维矩形件排样问题的自适应多岛遗传算法优化

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为了提高二维矩形件排样问题的板材利用率、降低生产成本,提出了基于自适应多岛遗传算法的排样优化方法.使用六元数组对矩形件进行表征,以板材利用率最大为优化目标,建立了排样问题的带约束优化模型.以多岛遗传算法为基础,引入了交叉概率和变异概率的自适应调整方法,从而提出了自适应多岛遗传算法;针对排样问题的特殊性,对遗传算子进行适应性设计,提出了环形交叉方法和交换变异策略,保证了执行遗传算子前、后的矩形规模不变;提出了最低水平线启发式算法的基因解码方法.使用规模为30和59的两组矩形件排样实验进行验证,结果表明:与分布估计排样方法相比,自适应多岛遗传算法的排样结果的板材利用率更高,且排样方法的稳定性也优于分布估计排样方法.
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